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Finden Sie Ihren TraumjobNatural Language Processing (NLP) ist kein Begriff mehr, über den die Leute nur den Kopf schütteln und „Hä…?“ sagen. Im Gegenteil, die meisten Unternehmen wissen, was es damit auf sich hat und welche leistungsstarken Anwendungsmöglichkeiten es durch seine Vielzahl an APIs für natürliche Sprache, Textanalyse und Textverarbeitung bietet.
Seit der zunehmenden Popularität von ChatGPT und dem neueren GPT-3 haben APIs für natürliche Sprache für Unternehmen jeder Größe und in nahezu allen Branchen eine sehr hohe Priorität. Alle diese NLP-APIs bieten vielversprechende Geschäftsmöglichkeiten und haben die Art und Weise, wie wir mit Maschinen und Computern kommunizieren, ziemlich revolutioniert, indem sie es ihnen ermöglichen, menschliche Sprache zu „hören“, „verstehen“ und „verarbeiten“.
Heute gibt es zahlreiche Open-Source-Programme, mit deren Hilfe Sie aus unstrukturiertem Text (oder anderen Informationen) nützliche und aufschlussreiche Informationen extrahieren können, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen, die Servicebereitstellung zu verbessern, die Effizienz zu optimieren und vieles mehr.
Obwohl die Liste der APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die wir in diesem Artikel vorgestellt haben, keineswegs vollständig ist, ist sie dennoch ein guter Ausgangspunkt für jedes Unternehmen, das die leistungsstarken Anwendungen nutzen möchte, die NLP-APIs bieten. Lassen Sie uns Sie also ohne weitere Umschweife auf den neuesten Stand bringen!
Es überrascht nicht, dass wir die Liste mit GPT-3 begonnen haben, da es eine der beliebtesten und am weitesten verbreiteten APIs für natürliche Sprache ist, die heute verfügbar sind. Es bietet eine sehr robuste und dennoch „modische und trendige“ Schnittstelle. Da die Textvorhersage der Hauptanwendungsfall von GPT-3 ist, kann es vereinfacht ausgedrückt als Textverarbeitungs-API oder Autovervollständigungsanwendung angesehen werden.
GPT-3 ist für sein fortschrittliches Sprachmodell und seine beeindruckenden Textgenerierungsfunktionen bekannt, mit denen Benutzer hochkohärente und kontextuell korrekte Sätze erstellen können. Heute wird es in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Sprachübersetzung, Inhaltserstellung und Chatbots. Ein großer Vorteil gegenüber anderen Textanalyse-APIs besteht darin, dass es mit 175 Milliarden Parametern vortrainiert wurde. Dies bedeutet, dass Unternehmen damit Ergebnisse erzielen können, die der tatsächlich gesprochenen menschlichen Sprache sehr ähnlich sind.
Die Google Cloud NLP API bietet mehrere vorab trainierte Modelle für Entitätsextraktion, Inhaltskategorisierung und Stimmungsanalyse. Sie nutzt eine breite Palette von ML- und KI-Funktionen, um Dialoge zu verstehen und Emotionen sowie Syntax (z. B. Token, Wortart, Abhängigkeit) zu unterscheiden, um das zugrunde liegende Thema zu untersuchen und Entitäten in den bereitgestellten Dokumenten zu identifizieren.
Entwickler müssen nicht über umfassende ML-Kenntnisse verfügen, um mit der Google Natural Language API benutzerdefinierte ML-Modelle zu erstellen, da diese bereits mit einer Vielzahl sehr leistungsstarker vortrainierter Modelle ausgestattet ist, darunter auch das AutoML Natural Language-Tool.
Microsoft Azure ist eine Textanalyse-API, die mit den robusten ML-Algorithmen von Microsoft erstellt wurde. Diese NLP-API ist äußerst nützlich für die Ausführung von vier wichtigen Aufgaben: Spracherkennung, Schlüsselextraktion, Stimmungsanalyse und Named-Entity-Erkennung.
Einer der Hauptvorteile dieser API zur Verarbeitung natürlicher Sprache besteht darin, dass keine Daten trainiert oder angepasst werden müssen, um die vorhandenen Modelle effektiv zu nutzen. Tatsächlich können Entwickler damit beginnen, selbst wenn sie Programmieranfänger sind. Außerdem finden Sie in der NLP-API Tutorials, die Ihnen zeigen, wie Sie sie entsprechend Ihrer individuellen Programmiererfahrung am besten nutzen können.
Bei der längeren Verwendung einer API für natürliche Sprache ist die Zugänglichkeit sehr wichtig. Allerdings kann es manchmal schwierig sein, die richtige Open-Source-NLP-Technologie zu finden. Und selbst wenn sie über die erforderlichen Funktionen verfügt, kann es zu schwierig sein, sie von Anfang an voll zu nutzen.
Apache OpenNLP ändert das – eine Open-Source-Bibliothek für Entwickler, denen Zugänglichkeit und Praktikabilität über alles andere stehen. Im Kern verwendet es Java-NLP-Bibliotheken und Python-Dekoratoren.
OpenNLP wird von vielen Entwicklern als sehr einfaches, aber dennoch hochwirksames Tool angesehen, insbesondere im Vergleich zu führenden und hochmodernen Bibliotheken wie Stanford CoreNLP oder NLTK, die beide eine Fülle von Funktionen bieten (die später in diesem Artikel erläutert werden). Trotz seiner Einfachheit bietet es jedoch einige unglaubliche Lösungen für Satzerkennung, Tokenisierung, POS-Tagging und Named-Entity-Erkennung.
Darüber hinaus können Sie OpenNLP sogar entsprechend Ihren eigenen Bedürfnissen und Anforderungen anpassen und so unnötige Funktionen, die Sie möglicherweise nicht benötigen, beiseitelassen.
Natural Language Toolkit, oder einfach NLTK, ist eines der weltweit führenden Frameworks für die Entwicklung von Python-Programmen, die wiederum zur Analyse menschlicher Sprachdaten verwendet werden können. Laut der Dokumentation der Natural Language API bietet es Wrapper für einige leistungsstarke NLP-Bibliotheken, eine sehr aktive Community und intuitiven Zugriff auf über 50 Korpora und lexikalische Ressourcen, darunter auch WordNet.
Natural language processing
Darüber hinaus bietet NLTK eine vollständige Suite von Textverarbeitungsbibliotheken, die Sie für Tokenisierung, Tagging, Parsing, Stemming, Kategorisierung und semantisches Denken verwenden können. Es ist jedoch zu beachten, dass das Erlernen von NLTK wie bei den meisten neuen Konzepten im Bereich der Programmierung einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Wenn Sie jedoch die schrittweise Lernkurve durchlaufen haben, können Sie eine Vielzahl von Codes schreiben, um NLP-Probleme zu lösen.
Obwohl es für die Arbeit mit sehr anspruchsvollen Aufgaben oder solchen, bei denen große Datenmengen im Spiel sind, möglicherweise nicht ideal ist, enthält es viele NLP-APIs, die zur Unterstützung bei Aktivitäten von der Tagging- und Schlüsselwortextraktion bis hin zur Stimmungsanalyse und vielem mehr verwendet werden können.
Diese leistungsstarke NLP-API verwendet sowohl Cython als auch Python. Sie wurde von derselben Firma entwickelt, die auch NLTK entwickelt hat, und enthält viele verschiedene Wortvektoren und vorab trainierte statistische Modelle. Sie unterstützt auch die Tokenisierung für über 49 Sprachen.
Die SpaCy-Bibliothek ist wahrscheinlich eine der besten, auf die Sie zugreifen können, wenn das Ziel darin besteht, mit Tokenisierung zu arbeiten. Sie können den Text in semantische Einheiten wie Satzzeichen, Wörter und Artikel aufteilen. SpaCy bietet praktisch alle Funktionen, die Sie zum Ausführen realer Projekte benötigen, und von allen derzeit verfügbaren NLP-APIs bietet es eine der schnellsten und genauesten syntaktischen Analysen, wenn nicht sogar die schnellste oder genaueste.
Das Stanford NLP-Framework ist eine Bibliothek für NLP-Aktivitäten, die von Entwicklern und Programmierern überall geschätzt wird. Während die bekannten SpaCy und NLTK in Cython und Python geschrieben wurden, verwendet CoreNLP Java. Sie müssen also JDK auf Ihrem Computer installiert haben, das APIs für die beliebtesten und am häufigsten verwendeten Programmiersprachen enthält.
Die Entwickler von CoreNLP bezeichnen es auf ihrer Website als „One-Stop-Shop für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Java“, und wir können dem nur zustimmen. Benannte Entitäten, Token- und Satzgrenzen, Abhängigkeits- und Konstituentenparser, numerische und zeitliche Werte, Zitatzuordnungen, Koreferenzen, Stimmungen, Beziehungen usw. sind nur einige der linguistischen Anmerkungen, die über CoreNLP verfügbar sind, das derzeit sechs Sprachen unterstützt: Spanisch, Deutsch, Französisch, Englisch, Arabisch und Chinesisch.
Eine sehr interessante Sache an CoreNLP, die uns auch unendlich begeistert, ist seine hohe Skalierbarkeit, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für komplexe Aufgaben macht, was ein branchenführender Vorteil gegenüber einigen der besten derzeit verfügbaren APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache ist. Die Entwickler haben CoreNLP auch mit Blick auf die Geschwindigkeit entwickelt, und das wird sofort deutlich, wenn Sie anfangen, die Schnittstelle zu verwenden.
Man kann wohl mit Fug und Recht behaupten, dass Text Blob derzeit das schnellste ML-Tool ist. Es handelt sich um ein leicht zugängliches, von NLTK entwickeltes NLP-Tool mit erweiterten Funktionen, die mehr Textinformationen liefern als andere NLTK-basierte NLP-APIs.
Mithilfe der Stimmungsanalyse von Text Blob können Sie beispielsweise Kunden per Spracherkennung kontaktieren und mithilfe der linguistischen Anleitung von Big Business sogar ein einzigartiges Modell entwickeln.
Die maschinelle Übersetzung ist eine der nützlichsten Funktionen von Text Blob, insbesondere da die Standardisierung von Inhalten für Entwickler eine so hohe Priorität hat. Um Ihre maschinelle Übersetzung mit Text Blob noch weiter zu verbessern, empfehlen wir den Text in der Sprache „corpora*“.
AllenNLP ist das, was man als leistungsstarke Textvorverarbeitungsfunktionen bezeichnen würde, die schön in einem Prototyping-Tool verpackt sind. Während SpaCy im Vergleich zu AllenNLP produktionsoptimierter ist, ist letzteres besser für Forschungszwecke optimiert. Darüber hinaus basiert es auf PyTorch, einem sehr beliebten Deep-Learning-Framework (DL), das in Bezug auf die Modellanpassung deutlich mehr Flexibilität bietet als SpaCy.
PyTorch ist Facebooks eigene Open-Source-ML-Bibliothek. Dieses NLP-API-Framework eignet sich hervorragend für inhaltsbasiertes Filtern und Kategorisieren sowie für maschinelles Lernen und Computervision, um nur einige zu nennen. Die Bibliothek ist vollständig in Python integriert, was bedeutet, dass Programmierer aller Fähigkeiten sie sofort nutzen können.
Darüber hinaus wurde PyTorch anhand vieler unterschiedlicher Modelltypen trainiert und wird von Akademikern und Forschern häufig als API zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, da es sehr benutzerfreundlich und zugleich hocheffizient und vielseitig ist.
BERT ist die zweite Google NLP API auf dieser Liste und steht für Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Die vorab trainierte Google NLP API wurde entwickelt, um die Benutzerabsicht noch genauer vorherzusagen. Im Gegensatz zu den vorherigen kontextlosen Ansätzen (z. B. GloVe oder Word2Vec) berücksichtigt BERT die Wörter, die unmittelbar neben dem Zielwort stehen – was, wie Sie sich vorstellen können, die Interpretation dieses Wortes ziemlich verändern kann.
Word2Vec ist ein NLP-Tool zum Einbetten von Wörtern, bei dem ein Wort als Vektor in einem hochdimensionalen Raum dargestellt wird. Durch die Verwendung eigener Wörterbuchdefinitionen können Wörter in Vektoren umgewandelt werden, die dann zum Trainieren von ML-Modellen verwendet werden können, um Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Wörtern zu erkennen.
Aufgrund seiner Fähigkeit, semantische Beziehungen mühelos zu erfassen, wird Word2Vec in einer Reihe von NLP-Aufgaben verwendet, darunter Stimmungsanalyse, Dokumentklassifizierung und Sprachübersetzung. Es hat seine Fähigkeit bewiesen, Wortsemantik zu erfassen und dadurch die NLP-Leistung zu verbessern, und sollte auf jeden Fall auf Ihrer Liste der APIs zur natürlichen Sprachverarbeitung stehen, die Sie 2023 in Betracht ziehen sollten.
Hugging Face bietet eine große Auswahl an vorab trainierten NLP-Modellen und -Tools. Es bietet einfachen Zugriff auf hochmoderne Modelle wie RoBERTa, GPT und Googles NLP-API BERT. Das umfangreiche Modellrepository und die benutzerfreundliche Oberfläche machen es zu einer hervorragenden Plattform für NLP-Anwender und -Enthusiasten.
Die schnelle und skalierbare Python-Bibliothek konzentriert sich ausschließlich auf Aufgaben der Themenmodellierung und zeichnet sich durch die Erkennung von Ähnlichkeiten zwischen Texten, die Navigation durch verschiedene Dokumente sowie die Indizierung von Texten aus. Ein großer Vorteil von Gensim ist die Fähigkeit, große Datenmengen problemlos zu verarbeiten.
Das Python-Paket wurde mit Blick auf NLP und Informationsabruf entwickelt. Die Bibliothek zeichnet sich durch hervorragende Verarbeitungsgeschwindigkeit, Speicheroptimierung und Effizienz aus. Stellen Sie einfach sicher, dass Sie SciPy und NumPy installieren, bevor Sie Gensim installieren, da die beiden Python-Pakete für wissenschaftliches Rechnen erforderlich sind.
MonkeyLearn ist ein cloudbasiertes ML-System, das Textinformationen analysiert und auswertet. Die Text Mining- oder Textverarbeitungs-API ist umfassend und dennoch unkompliziert und bietet eine Vielzahl vorgefertigter Text Mining-Beispiele, die zeigen, wie Aufgaben wie Themenbeschriftung, Entitätsextraktion, Stimmungsanalyse und vieles mehr am besten ausgeführt werden.
Während die anpassbaren ML-Modelle in MonkeyLearn geändert werden können, um eine Vielzahl von Geschäftsanforderungen zu erfüllen, besteht auch die Möglichkeit, eine Verbindung mit Google Sheets oder Excel herzustellen, um eingehende Textanalysen durchzuführen.
Lexalytics ist eine weitere Textanalyseplattform, die der cloudbasierten Google NLP API ähnelt. Sie bietet eine Reihe vorab trainierter Daten- und Textanalyse-APIs, die Sie ganz einfach verwenden können, unabhängig davon, ob Sie über grundlegende oder gar keine Programmierkenntnisse verfügen.
Sie können auch benutzerdefinierte Lösungen erstellen, die zu Ihren eigenen Anwendungen und Ihrem Kompetenzniveau passen. Darüber hinaus kann diese API für natürliche Sprache verwendet werden, um Entitätserkennung, Themenbeschriftung, Stimmungsanalyse und Schlüsselwortextraktion durchzuführen, um nur einige zu nennen. Die vorab trainierten Modelle, die mitgeliefert werden, eignen sich hervorragend zum Generieren von Daten, die speziell auf Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation zugeschnitten sind.
BytesView ist eine der besten APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache auf dieser Liste und auch eine der vielseitigsten. Die Textanalyse-API bietet eine breite Palette an Funktionen und stellt vorab trainierte Modelle bereit, sodass selbst Programmieranfänger oder Personen ohne Programmiererfahrung problemlos damit große Mengen an Textdaten verarbeiten und analysieren können. Die NLP-API bietet außerdem verschiedene Plugins zur Unterstützung der Datenintegration, darunter auch solche zur Analyse von VoK-Abfragen.
Darüber hinaus können Sie mit dieser API für natürliche Sprache alles Mögliche tun, von der Schlüsselwortextraktion und Themenbeschriftung über Absichtserkennung, Emotionsanalyse und Named-Entity-Erkennung bis hin zur Merkmalsextraktion und semantischen Ähnlichkeiten.
Mit den vortrainierten ML-Modellen können Anfänger sofort loslegen, während die Möglichkeit, benutzerdefinierte Modelle zu erstellen, indem sie mit geschäftsspezifischen Daten trainiert werden, ideal für erfahrenere Programmierer und Entwickler ist.
Scikit-learn ist eine weitere sehr beliebte Python-ML-Bibliothek, die eine Vielzahl einfacher und komplexer Text Mining-Techniken verwendet, darunter Clustering, Regression, Textklassifizierung, Schlüsselwortidentifizierung und Inhaltscharakterisierung. Sie bietet eine einfache, vielfältige und vernetzte Benutzeroberfläche mit viel Unterstützung durch ihre engagierte Community.
Diese offene API für natürliche Sprache kann Ihnen helfen, die Vorteile ihrer dokumentierten Funktionalität zu nutzen, sodass Sie keine schrittweise Lernkurve durchlaufen müssen, um das Beste daraus zu machen. Tatsächlich ist Scikit-learn eine dieser NLP-APIs, die als sehr wertvolle erste Lektion in Textanalyse dienen kann. Wenn Sie jedoch mit fortgeschritteneren DL-Techniken arbeiten möchten, sollte es wahrscheinlich nicht Ihre erste Wahl sein.
TensorFlow ist eine Google NLP-API, die mehrere Sprachen unterstützt und eine Open-Source-Bibliothek ist. Sie wird typischerweise für Deep Learning sowie erweiterte Textkategorisierung, Tagging, Zusammenfassung und Spracherkennung verwendet. Große Unternehmen nutzen diese Textverarbeitungs-API, um Deep-Learning-Modelle für die Analyse ihrer Geschäftsdaten im großen Maßstab zu erstellen.
Die NLP-APIs von TensorFlow sind ebenfalls in vielen verschiedenen Programmiersprachen verfügbar. Am häufigsten wird Python verwendet, da es – wenig überraschend – die benutzerfreundlichste Sprache ist. Die natürliche Sprach-API erfordert jedoch eine steile Lernkurve und ist daher wahrscheinlich nicht ideal für Programmieranfänger.
Diese API zur Verarbeitung natürlicher Sprache bietet eine breite Palette von KI-basierten Diensten, die alle in der IBM-Cloud untergebracht sind. Sie bietet eine vielseitige Suite von Tools, mit denen Sie mehrere Aufgaben zum Verständnis natürlicher Sprache (NLU) ausführen können, z. B. das Erkennen von Emotionen, Schlüsselwörtern und Kategorien.
Dank seiner hervorragenden Flexibilität und Vielseitigkeit wird IBM Watson derzeit in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter im Gesundheitswesen, im Bank- und Finanzwesen.
CogCompNLP wird von vielen Amateur- und erfahrenen Entwicklern gleichermaßen als das „Schweizer Taschenmesser“ der APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache angesehen. Es vereinfacht den gesamten Prozess des Entwurfs und der Entwicklung von NLP-APIs, indem es einzigartige Module zur Bewältigung einer Vielzahl von Herausforderungen bereitstellt – darunter beispielsweise ein dediziertes Modul zur Korpora-Unterstützung, eines für mehrere Low-Level-Datenstrukturen und -Operationen und ein weiteres für die Merkmalsextraktion.
Darüber hinaus ist CogCompNLP sowohl in Java als auch in Python für die Verarbeitung von Textdaten verfügbar, sodass Sie alles entweder remote oder lokal speichern können. Weitere gängige Funktionen sind Wortart-Tagging, Lemmatisierung, Tokenisierung, semantische Rollenkennzeichnung usw.
Transformers ist eine der leistungsstärksten und besten APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Sie heute ausprobieren können. Es bietet eine robuste NLP-Bibliothek, die mehrere transformerbasierte Modelle wie T5, GPT und BERT umfasst.
NLP hat sich in den letzten Jahren zu einer Technologie entwickelt, auf die Unternehmen einfach nicht verzichten können. Es hat die Art und Weise, wie wir mit Maschinen und Computern interagieren, revolutioniert und es ihnen ermöglicht, menschliche Sprache schnell zu verstehen und zu verarbeiten.
Mit den Fortschritten in den Bereichen ML, KI und NLP sind leistungsstarke NLP-APIs entstanden, die verschiedene Anwendungen in mehreren Sektoren anbieten und Unternehmen dabei helfen, produktiver und wettbewerbsfähiger zu werden.
Angesichts der vielen Optionen, die derzeit auf dem Markt verfügbar sind, kann es jedoch schwierig sein, die richtige API für die Verarbeitung natürlicher Sprache auszuwählen. Denn woher wissen Sie sicher, ob die API alle Geschäftsanforderungen erfüllt? Ist sie benutzerfreundlich genug, damit jeder in Ihrem Team sie verstehen und verwenden kann? Ist sie vielseitig und flexibel genug, um in mehreren Anwendungsfällen eingesetzt werden zu können?
Dieser Artikel erläutert die beste API zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die Sie jetzt ausprobieren können, und erleichtert Ihnen damit sicherlich den Einstieg. Es lohnt sich aber auch, herauszufinden, welche NLP-APIs Ihrem Unternehmen konkret zugute kommen können. Wir haben einige erstklassige Beispiele ausgewählt, von denen Sie profitieren können, wenn Sie komplexe Daten aufschlüsseln und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen möchten.
Sowohl vorgefertigte und für jeden verfügbare Textanalyse-APIs als auch Textverarbeitungs-APIs sind ein guter Einstieg in Text Mining und andere Aufgaben der Datenanalyse. Sie können die Leistung einer ausgereiften NLP-API nutzen, die für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden kann und relativ fehlerfrei ist. Sie haben also die Wahl zwischen SaaS- und Open-Source-APIs zur Verarbeitung natürlicher Sprache.
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